Zu wissen, wie die Zukunft für das eigene Unternehmen aussieht, ist sehr verlockend. Mit einigen Methoden des Forecastings können Sie in gewisser Weise eine Prognose für die Zukunft abgeben. Das ist besonders für die Planung und Steuerung der Produktionsprozesse wichtig.

Schauen wir uns in unserem heutigen Artikel genauer an, was es mit dem Forecasting auf sich hat und ob es wirklich so hilfreich bei der Budgetierung ist.

Inhaltsverzeichnis

Was versteht man unter Forecasting?

Beim Controlling wird der Forecast als ein wichtiges Steuerungsinstrument implementiert, um mittel- und kurzfristige Zielsetzungen zu überwachen. In ständiger Wechselwirkung mit dem Bereich der Budgetierung und der Planung im Unternehmen können Entwicklungen bestimmt und alle Prozesse des Unternehmens entsprechend angepasst werden.

Dazu werden so viele Informationen wie möglich verarbeitet. Diese Informationen werden von bestimmten Key Indikatoren geliefert wie Absatzzahlen und Umsätze. Stochastische Modelle, Data-Mining und maschinelles Lernen sind wichtige Tools für die Informationsbeschaffung. Mit all diesen Daten können Prognosen erstellt werden, die es dem Unternehmen erlauben, positive und negative Tendenzen zu erkennen und entsprechend zu reagieren.

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Warum ist Forecasting sinnvoll?

Im Forecasting oder Predictive Forecasting wir eine Vielzahl an Informationen und Daten ausgewertet, die es Ihnen ermöglichen, bestimmte Trends für die Entwicklung in einem Unternehmen zu erkennen. Auf diese Weise können Abteilungen des Vertriebs, der Budgetierung und der Planung schnell Abweichungen von der Norm ablesen.

Es kann entsprechend in den Produktionslinien, in der Abteilung Human Ressources oder bei der Rohmaterial-Lieferung optimiert werden, um negative Trends abzufedern und auf positive Entwicklungen mit genügend Logistik und Manpower vorbereitet zu sein. Der Forecast sieht dabei weiter in die Zukunft, als es bei regulären Prognosen der Fall ist.

Ziele des Forecasts sind:

  • Abweichungen von bereits existierenden Plänen frühzeitig zu erkennen.
  • Lösungen können zeitnah entwickelt werden.
  • Die Supply-Chain kann optimiert werden.
  • Logistische Bewegungen sind vorhersehbar.
  • Falsche Entscheidungen und Fehlinvestitionen werden vermieden.
  • Forecast ist eine Basis, um gute Entscheidungen für das Unternehmen zu treffen.

Vor- und Nachteile des Forecastings

Forecasts sind natürlich nicht in Stein gemeißelte Vorhersagen. Mit dieser Art Prognose gehen sowohl interessante Vorteile als auch einige Nachteile einher, denen Sie Beachtung schenken sollten.

Vorteile des Predictive Forecastings

Mit Hilfe des Predictive Forecastings können wesentlich häufiger und schneller Prognosen erstellt werden. Aktuell werden unterschiedliche Methoden zur Datengenerierung genutzt, mit denen die Qualität der Informationen steigt. Dies führt automatisch dazu, dass Forecasts präziser werden und das Management noch besser auf Veränderungen reagieren kann.

Nachteile beim Forecasting

Für die Bewältigung der Datenmengen wird sehr viel Speicherplatz benötigt. Gerade bei großen Unternehmen kommt die Big Data-Technologie zum Einsatz. Mitarbeiter müssen über das fachliche und technische Know How verfügen.

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Ist dies nicht der Fall, heißt es, auf externe Experten zu vertrauen, die diese Aufgabe übernehmen. Hier kann z. B. eine Agentur für Daten-Consulting zum Einsatz kommen.

Die Einführung des predictive Forecastings ist zuerst einmal mit einem Kostenfaktor verbunden, der nicht unterschätzt werden sollte.

Risiken bei der Forecasting-Planung

Zwei prinzipielle Knackpunkte gibt es bei der Prognose mittels Forecasting. Die Vorhersage basiert auf Daten aus der Vergangenheit, die nicht immer eins zu eins auf die Zukunft übertragen werden können. Es reicht aus, wenn ein Konkurrent ein neues Produkt auf den Markt bringt, dass die Planung komplett durcheinanderbringen kann.

Ein zweites Risiko liegt in den Informationen der Big Data. Hier gilt es, qualitativ hochwertige und legale Daten zu beschaffen. Internationale und nationale Gesetze müssen eingehalten werden. Viele Menschen stehen der Verwendung persönlicher Daten sehr kritisch gegenüber. Die Verwendung der Big Data-Technologie kann bei Bekanntwerden durchaus einigen Schaden in der Beziehung zu den Kunden hervorrufen.

Wie funktioniert Forecasting?

Forecasting nutzt Kennzahlen, die für das Unternehmen entscheidend sind und errechnet mit Hilfe mathematischer Modelle und Statistiken Vorhersagen. Besonders wichtige KPIs sind zum Beispiel Absatzzahlen, Umsatz oder Gewinn. In einen Forecast können sowohl firmeninterne als auch externe Faktoren betrachtet werden, zu denen zum Beispiel andere Wettbewerber oder klimatische und politische Bedingungen zählen.

Um das Steuerungsinstrument Forecast zu nutzen, werden in der Regel die folgenden Schritte abgearbeitet.

Schritt 1: Datenbeschaffung

Der erste Schritt ist die Datenbeschaffung. Hierzu können firmeninterne Daten wie Absatz, Lagerbestand, Bestellanfragen oder der Umsatz genutzt werden. Weitere externe Faktoren sind die generelle Preisentwicklung auf den Märkten, Wetter, politische Veränderungen oder globale Veränderungen in Lieferketten.

Schritt 2: Modell erstellen

Ein mathematisches Modell wird entwickelt, dass mit konstanten Backtestings die Korrektheit für den Blick in die Zukunft garantiert.

Schritt 3: Aktualisierung

Das mathematische Modell kann anhand von aktualisierten Daten und Zahlen immer wieder neueForecasts erstellen. Bestimmte Faktoren verändern sich kontinuierlich. Diese Daten müssen in regelmäßigen Abständen aktualisiert werden, damit die Vorhersage realistisch bleibt.

Verschiedene Methoden beim Forecasting

Forecasting kann anhand unterschiedlicher mathematischer und statistischer Ansätze durchgeführt werden. Besonders häufig werden die folgenden Methoden zur Analyse verwendet;

Top-down-Forecasting

Top-down-Forecasts dienen in der Praxis der Zielwertfestsetzung. Hierbei werden Prognosen von Zielgruppen, Marktanteilen und Produktpenetration erstellt.

Werte der Vergangenheit werden genutzt und mit einem Faktor multipliziert, der sich folgendermaßen berechnet:

1 + x% der erwarteten Steigerungsrate

Außerdem wird errechnet, welche Marktanteile aufgrund vorhandener Ressourcen wie Produktionskapazitäten, Logistik, Kapital und Mitarbeiter möglich sind. Es ergeben sich die angestrebten Verkaufszahlen für den Vertrieb.

Am besten funktioniert dieser Forecast in Verbindung mit dem rollierenden Forecast, der das Potenzial der Vorhersage verstärkt.

Bottom-up-Forecasting

Beim Bottom-up Forecast wird von einer bestimmten Menge an Verkaufskontakten ausgegangen. In diesen Prozess fallen sowohl der NaiveForecast als auch die einfache Trendextrapolation.

Einfache Trendextrapolation

Bei dieser Form des predictiveForecastings wird davon ausgegangen, dass ein bereits aktiver Trend weiter bestehen bleibt. Dazu werden die Bestellungen von Produkten in der Vergangenheit zu Rate gezogen.

Die schnellsten Ergebnisse sehen Sie bei diesem Prozess, wenn der Umsatz der einzelnen Monate miteinander verglichen werden. Aus den Zahlen kann ein Durchschnittswert errechnet werden, der für zukünftige Prognosen ausschlaggebend ist.

Naiver Forecast

Der naive Forecast ist wahrscheinlich derjenige, der am einfachsten erstellt werden kann. Die Basis für die Prognose ergibt sich aus den Ist-Zahlen im Vertrieb. Diese werden auf den nächsten Monat als Prognose übernommen.

Der Nachteil dieser Form ist, dass der nächste Monat bereits aktiv ist und die Prognosewerte sehr spät angegeben werden. Hier empfiehlt sich ein naiver Forecast mit einer zeitlichen Verschiebung von einem zusätzlichen Monat.

Delphi-Methode – eine Alternative

Bei der Delphi-Methode findet eine Befragung über mehrere Stufen statt. Experten geben zu einem bestimmten Fragenkatalog Einschätzungen ab. In der zweiten Runde werden wiederum die Fragen von den gleichen Fachleuten beantwortet mit Berücksichtigung der Antworten der ersten Runde. Dieser Prozess wird solange wiederholt, bis ein Konsens entsteht.

befragung durch delphi methode

Alle Antworten sind anonym, was den Vorteil bringt, dass die Fachleute nicht manipuliert werden können. Die Beurteilung ist zielgerichtet dank geschlossener Fragen. Ein weiterer Vorteil ist die Einsparung von Ressourcen, wenn elektronische Befragungen zeitnah durchgeführt werden. Gerade bei langen Entscheidungsprozessen spart die Befragung von Experten viel Budget.

Die Anwendungsgebiete sind recht breit gefächert. So nutzt zum Beispiel das Fraunhofer Institut die Delphi-Methode, um Trends in Wirtschaft und Wissenschaft zu erkennen. In der Medizin können auf diese Weise Leitlinien erstellt werden. 

Welche Forecasting-Tools gibt es?

Es gibt einige Unternehmen, die sich auf die Prognosen mittels Forecasting spezialisiert haben. Tools wie Lucanet oder Forecast Plus von PwC ermöglichen Ihnen, automatisiertes Forecasting anhand Ihrer eigenen Zahlen durchzuführen.

predictive forecasting mit der software von pwc

Dabei können sowohl einfache Prognosen als auch rollierendeForecasts erstellt werden. Die Auswertung ist flexibel und kann den Fokus auf den gewünschten Bereich legen. Die Parameter oder Kennzahlen können schnell angepasst werden.

Wann eignet sich ein rollierender Forecast?

Rollierende Forecasts werden über das Jahr verteilt regelmäßig durchgeführt. Sie bestimmen zuerst, in welchen Intervallen die Prognosen stattfinden sollen. Rollierende Forecasts eignen sich besonders gut in Kombination mit den einfachen naiven Forecasts.

Die Globalisierung führt dazu, dass viele Absatzmärkte einer hohen Volatilität unterliegen. Schwankungen treten schnell und stark auf. Mit den rollierenden Forecasts können diese Schwankungen zeitnah erkannt werden. Unternehmenspläne lassen sich schnell auf Veränderungen anpassen.

Da die rollierenden Forecasts eine Mehrarbeit bedeuten, sollten Sie gut abschätzen, in welchen Intervallen Sie arbeiten. Analysieren Sie nur die wichtigsten Kennzahlen, damit sich Zeitaufwand und Nutzen die Waage halten.

Fazit

Forecasting ist ein interessantes Werkzeug, dass Unternehmen nutzen können, um die zukünftige Budgetierung gezielter durchzuführen. Die Möglichkeit, Trends und Bewegungen auf den Märkten frühzeitig zu erkennen, gibt den Unternehmen eine gewisse Sicherheit bei der Planung.

Je mehr Informationen und relevanten Daten in ein solches Tool eingespeist werden, desto präziser fallen die Vorhersagen zu den unterschiedlichen Bereichen des Unternehmens aus. Es bleiben jedoch Prognosen, die von den echten Zahlen bestätigt werden müssen.